Grayscale: Tekoälyagentit tarvitsevat lohkoketjuja

Tekoälyagentit osaavat jo kirjoittaa koodia, varata matkoja ja hallinnoida kalenteria. Mitä ne eivät kuitenkaan osaa tehdä – ainakaan perinteisellä pankkitilillä – on käyttää rahaa ilman, että ihminen napsauttaa ”hyväksy”-painiketta. Grayscale Research uskoo, että tämä aukko on pian sulkeutumassa. Sen mukaan juuri julkiset lohkoketjut ovat ne, jotka sulkevat sen.

Helmikuun lopulla julkaistussa tutkimusraportissa Grayscalen tutkimusjohtaja Zach Pandl esitti, että tekoäly ja kryptovaluutat eivät oikeastaan kilpaile keskenään, vaikka markkinat ovatkin kohdelleet niitä niin. Ohjelmisto-osakkeet olivat juuri kokeneet voimakkaan myyntiaallon tekoälyn aiheuttaman volatiliteetin vuoksi, ja kryptovaluutat laskivat niiden mukana. Pandlin mukaan tämä korrelaatio peitti alleen jotain muuta: lohkoketjut, hän sanoi, ovat muodostumassa rahoitusjärjestelmän raiteiksi, joita tekoälyagentit tosiasiassa käyttävät.

Logiikka on melko selvä. Nykypäivän chatbotilla ei ole pankkitiliä. Tilin avaaminen vaatii ihmisen, henkilötunnuksen ja allekirjoituksen. Lohkoketjuosoite ei vaadi mitään näistä. Mikä tahansa ohjelmisto voi luoda sellaisen ja aloittaa maksutapahtumat sekunneissa, ympäri vuorokauden, ilman että pankilta tarvitsee ensin pyytää lupaa. Jos tekoälyagentit aikovat maksaa API-kutsuja, laskentatehoa tai datatilauksia itse, lompakot ovat luonnollinen käyttöliittymä, ja Pandl odottaa, että pienten, automatisoitujen stablecoin-maksujen kasvava määrä on ensimmäinen merkki siitä, että tämä teoria toteutuu.

Lompakot, identiteetti ja kuka hallitsee malleja?

Grayscalen argumentti jakautuu kolmeen osaan, joista ensimmäinen on konkreettisin: rahan liikkuminen. Ohjelmoitavat lompakot ovat jo käytössä. Ethereumin ERC-4337-standardi yhdistettynä uudempaan EIP-7702-päivitykseen antaa lompakolle mahdollisuuden asettaa kulutusrajoja, hyväksyttyjen osoitteiden luetteloita ja vanhentuvia istuntoavaimia. Teoriassa juuri tämä tekee turvalliseksi antaa agentille kortin, jolla on enimmäisraja, sen sijaan että antaisi hänelle koko tilin hallintaan. MetaMask hyödynsi juuri tätä ajattelutapaa, kun se avasi kesäkuussa ennakkokäytön omalle Agent Wallet -lompakolleen yhdistämällä tiukasti rajoitetun kaupankäynnin ”Guard”-tilan ja väljemmän ”Beast”-tilan, jossa agenteille annetaan enemmän liikkumavaraa improvisoida. Yritys teki ilmoituksen X:ssä ja kuvasi sen tilanteeksi, jossa agentit käyvät kauppaa DeFi-positioilla eri EVM-ketjuissa, kun taas käyttäjät pitävät avaimensa hallussaan. Coinbase oli julkaissut vastaavanlaisen Agentic Wallets -kehyksen muutama kuukausi aiemmin.

Toinen osa on sekavampi: identiteetti ja maine. Jos lompakko voi kuulua botille, internet tarvitsee luotettavan tavan erottaa ihminen ohjelmistosta. Agentti, joka käsittelee jonkun rahaa, tarvitsee näyttöä menneistä toimistaan, ennen kuin kukaan luottaa siihen todellisen ostoksen tekemisessä. Ethereumin ERC-8004-standardi, jonka laatimiseen ovat osallistuneet MetaMask, Google ja Coinbase, pyrkii ratkaisemaan tämän ongelman tallentamalla agentin identiteetin ja maineen ketjussa oleviin rekistereihin sen sijaan, että ne jätettäisiin sen alustan varaan, jolla agentti sattuu toimimaan.

Kolmas osa on se, johon Grayscale palaa yhä uudelleen: hajauttaminen itsessään. Pandlin argumentti on, että tekoälymallien painotusten, laskentakapasiteetin ja hallinnon keskittäminen muutamalle yritykselle on rakenteellinen riski, ei pelkästään kilpailullinen. Hän toi tämän asian esiin vielä terävämmin kesäkuussa, kun Yhdysvaltain hallitus rajoitti väliaikaisesti pääsyä Anthropicin äskettäin julkaisemiin Fable 5- ja Mythos 5 -malleihin. Hänen mukaansa se oli käytännön esimerkki siitä, mitä tapahtuu, kun pieni joukko yrityksiä ja yksi hallituksen päätös voivat katkaista tekoälyn käytön kaikilta loppukäyttäjiltä. Bittensorin kaltaiset verkostot on luotu juuri tällaisen pullonkaulan kiertämiseksi.

Esityksen taustalla olevat luvut

Bittensor on syytä tarkastella lähemmin, sillä sen tapaus ei niinkään perustu teoreettiseen väitteeseen vaan pikemminkin ketjussa jo näkyvään vetovoimaan. Verkostossa toimii nyt yli 128 aktiivista aliverkkoa, joista kukin on avoin markkinapaikka, joka maksaa TAO:ta sille, joka tuottaa hyödyllisimmän tekoälytuloksen tietyssä tehtävässä: mallien koulutuksessa, päättelyssä, proteiinien taitossa tai petosten havaitsemisessa. Maaliskuussa sen Templar-aliverkko sai valmiiksi 72 miljardin parametrin kielimallin nimeltä Covenant, jonka yli 70 itsenäistä osallistujaa rakensi yhteistyössä tavallisella laitteistolla ilman lupavaatimuksia. TAO:n kurssi nousi uutisen myötä noin 90%. Onko tästä kehittymässä jotain, joka todella kilpailee OpenAI:n tai Anthropicin kanssa, on vielä avoin kysymys. Yhden aliverkon kerrotaan keräävän vuosittain 52 miljoonaa dollaria päästöoikeuksista, kun ulkoiset tulot ovat vain 2,4 miljoonaa dollaria, mikä viittaa siihen, että kannustinjärjestelmä on toistaiseksi selvästi edellä todellista kysyntää.

Ethereum ja Solana esiintyvät Grayscalen analyysissä yksinkertaisemmasta syystä: niillä on jo olemassa oleva lompakkoinfrastruktuuri. Grayscale itse esitteli X:ssä hyötyjät: edullisemmat, suurikapasiteettiset ketjut kuten SOL, BASE ja NEAR, stablecoin-liikkeeseenlaskijat kuten MKR sekä DeFi-protokollat kuten UNI. Tästä julkaisusta on ajan myötä tullut lähes tarkistuslista alan toimijoille.

Mikään tästä ei tule ilman varjopuolia, ja Grayscalen oma raportti toteaa tämän selvästi. Työkalut, jotka parantavat tekoälyagenttien suorituskykyä, kuten laajamittainen kuviontunnistus ja automatisoitu koodin tarkistus, ovat kaksiteräisiä miekkoja. Parempi valvontaohjelmisto vaikeuttaa yksityisyyden säilyttämistä ketjussa. Älykkäiden sopimusten virheitä etsivät agentit toimivat yhtä hyvin hyökkääjien kuin puolustajienkin eduksi, mikä on yksi syy siihen, miksi OpenAI lanseerasi äskettäin EVMbench-projektin, jonka tavoitteena on käyttää tekoälyä näiden haavoittuvuuksien löytämiseen ja korjaamiseen ennen kuin joku muu ehtii tehdä sen.

Loppujen lopuksi panos on yksinkertainen: jokainen tehtävä, joka siirretään ihmiseltä tekoälyagentille, on tehtävä, jonka on lopulta katettava kustannuksensa. Grayscalen mielestä se on lohkoketjun tehtävä. Toimiiko se niin sujuvasti, on sen oman myöntämyksen mukaan vielä avoin kysymys, mutta lompakoita, identiteettistandardeja ja hajautettuja laskentaverkostoja rakennetaan jo ikään kuin vastaus olisi kyllä.